论文速读|ESRL:EfficientSampling-basedReinforcementLearning forSequenceGeneration论文信息：简介：   本文探讨了将强化学习（ReinforcementLearning,RL）应用于序列生成模型的背景。序列生成是一个长期决策问题，而RL特别适合优化长期奖励，例如序列级别的评分

resamplingoversamplingrandom oversamplinggeneratesyntheticexamples:SMOTE(syntheticminorityoversamplingtechnique)byaneareastneighborsapproachundersamplingrandomundersamplingTomeklinks model-levelmethodsuseclass-banla

这个程序可以在控制台中模拟星空闪烁的效果，每次循环都会随机生成星星的位置并绘制，然后短暂停顿，给人以星空动态变化的感觉#include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<time.h>#include<windows.h>#include<conio.h> //函数声明，用于获取控制台窗口的宽度intgetC

一、背景在之前的内核模块里获取当前进程和父进程的cmdline的方法及注意事项，涉及父子进程管理，和rcu的初步介绍-CSDN博客里我们讲到了如何在rcu锁保护的情况下获取一个进程的父进程的pid和comm，另外也贴了一张浓缩了rcu相关概念精华的整理的思维导图。这篇博客里，我们先不涉及rcu

SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics-VII-Statistics:QuantifingUncertaintySamplingMethods(抽样方法)的原理与实践（终章）在过去的几篇文章，我们一起探索统计学的许多重要概念与方法:样本与总体，统计量、参数估计、假设检验、置信区间、ANOVA(方差分析)，RA(回归分

SciTech-Mathmatics-Probability+Statistics-Applications:Probability&Sampling:SamplingDistribution+CentralLimitTheoremSamplingDistribution+CentralLimitTheoremBYZACHBOBBITTPOSTEDONOCTOBER8,2018Imaginethereexistsapopulationof1

TypesofSamplingMethods(WithExamples)BYZACHBOBBITTPOSTEDONSEPTEMBER24,2018Researchersareofteninterestedinansweringquestionsaboutpopulationslike:Whatistheaverageheightofacertainspeciesofplant?Whatistheaverageweightofa

自助抽样可以根据收集的样本推断总体的统计特征(如均值、十分位数、置信区间)。泊松自助抽样（PoissonBootstrapSampling）是一种用于统计分析中的重采样技术，特别是在机器学习和数据科学中用于模型评估和误差估计。这种方法的一个特点是保留了样本中数据点出现的自然波动，而不是像传

本章主要讲解了数据来源、调查方法、试验方法，以及数据抽样误差、非抽样误差，误差产生的原因等内容。该章内容较简单，不在仔细分析。这些也是数据来源的方法，大家可以了解。抽样误差（samplingerror）是由抽样的随机性引起的样本结果与总体真值之间的差异。影响抽样误差大小的因素

7KeyStatisticsConceptsEveryDataScientistMustMasterBYBALAPRIYACPOSTEDONAUGUST9,2024Statisticsisoneofthemust-haveskillsforalldatascientists.Butlearningstatisticscanbequitethetask.That’swhyweputtogetherthisguidetoh

参考：https://github.com/sgl-project/sglang纯python写，号称比vllm、tensorRT还快暂时支持模型安装可以pip、源码、docker安装，这里用的pip注意flashinfer安装最新版，不然会可能出错误ImportError:cannotimportname‘top_k_top_p_sampling_from_probs’from‘fla

这篇文章作者写得非常详细，读起来非常舒适。Contribution:在long-taileddata中，re-sampling不一定有效。re-sampling的失败可能是对于不相关的context过拟合导致的，作者设计了实验论证了这一假说。在single-stage的框架下，作者提出了上下文转换增强（contextualtransformationau

简单的采样策略首先介绍三种简单采样策略：Instance-balancedsampling,实例平衡采样。Class-balancedsampling,类平衡采样。Square-rootsampling,平方根采样。它们可抽象为：\[p_j=\frac{n_j^q}{\sum_{i=1}^Cn_i^q},\]\(p_j\)表示从j类采样数据的概率；\(C\)表示类别数量

发表时间：2020文章要点：这篇文章主要介绍当前offlineRL的研究进展，可能的问题以及一些解决方法。作者先介绍了强化学习的准备知识，比如policygradients，Approximatedynamicprogramming，Actor-criticalgorithms，Model-basedreinforcementlearning，这里不具体说了。接着开始说offl

FarthestPointSampling及其CUDA实现目录FarthestPointSampling及其CUDA实现概述均匀随机采样FarthestPointSampling（待完成）FarthestPointSampling的并行版本（待完成）概述在深度学习中，在mesh模型（网格模型）上直接学习并预测是一个相当复杂的任务，一方面在于没有高效的

AdaptiveHierarchicalDown-SamplingforPointCloudClassification用于点云分类的自适应分层下采样法摘要深度神经网络中无序点云的确定性下采样到目前为止还没有得到严格的研究。现有的方法对点进行下采样，而不考虑它们对网络输出的重要性，并且经常在处理前对原始点云进行下采样

ThoeriesI.FourierSeriesExpansionAlgorithmWecanutilizetheFourierSeriestoproducetheanalogsignalwithsomefrequencycomponents.Foranysignal,itsFourierseriesexpansionisdefinedas\[x(t)=\frac{A_0}{2}+\sum_{n=1}^{\infty}A_n\cos

1.2022-DeepLearningOptimizedTerahertzSingle-PixelImaging创新点：However,allthesereportsfocusonreducingthesamplingrateorthenumberofpatternsM,butleavethesamplingtimeperpatternt0untouched.观测矩阵：However,thesecompressedsensingalgor

目录Lecture02-DigitalDrawing数码绘画Triangles-FundamentalAreaPrimitive三角形——基本区域Rasterization光栅化Sampling采样Lecture03-Sampling,Aliasing,Antialiasing采样、锯齿、抗锯齿Artifactsduetosampling-“Aliasing”采样产生的问题-混叠Antialias

目录概主要内容LeskovecJ.andFaloutsosC.Samplingfromlargegraphs.KDD,2006.概讨论了不同稀疏化方法对于large-graph的`结构'的保持.主要内容作者本文的目的是希望比较不同的'稀疏化'方法:利用一些方法从大图\(G\)中采样子图\(g\)(更少的结点数或更少

详细地址：data100Lecture21.引1.1图表的使用两张图片基于相同数据生成，但是表达的意思、想突出的重点完全不一样1.2数据科学生命周期上图是数据科学生命周期，这节课就将如何收集数据2.人口普查和调查可能会有许多误差，有的人无家可归等等，需要理解数据3.取样：定义A

目录研究动机文章贡献本文方法训练特征模型生成临时采样数据生成最终的合成数据实验结果数据集和实验设置实验结果消融实验结果可视化和集成学习相结合对非线性特征模型的影响特征关系对合成样本的影响优点和创新点PaperReading是从个人角度进行的一些总结分享，受到个人关注点的

抗锯齿下采样（Anti-aliasing/down-sampling）-python-numpy实现这篇内容会涉及：卷积和抗锯齿下采样。代码请访问：https://github.com/LonglongaaaGo/ComputerVision问题描述如果直接对图片进行上采样，比如说用nearest线性插值，我们能够发现上采样的图片会有很多锯齿，如上篇从Nearest插值